머신러닝(ML)과 인공지능(AI)

Sep 02, 2023

머신러닝(ML)과 인공지능(AI)은 최근 몇 년 동안 많은 대중의 관심을 받고 있으며, 두 용어 모두 IT 언어에서 실질적으로 공통적으로 사용됩니다. 유사점에도 불구하고 ML과 AI에는 자주 무시되는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.

따라서 이 블로그에서는 ML과 AI의 주요 차이점을 다루므로 두 기술이 어떻게 다르고 함께 활용될 수 있는지 이해할 수 있습니다.

의 시작하자!

머신러닝(ML)은 알고리즘과 통계 모델을 사용해 데이터 분석과 예측을 자동화하는 인공지능(AI)의 하위 분야입니다. 이를 통해 시스템은 방대한 양의 데이터에서 패턴과 상관 관계를 인식할 수 있으며 이미지 인식, 자연어 처리 등과 같은 다양한 애플리케이션에 적용될 수 있습니다.

ML은 기본적으로 데이터로부터 학습하는 것입니다. 과거의 데이터로부터 학습하여 미래의 데이터를 예측할 수 있는 알고리즘을 지속적으로 개발하는 방법입니다. 이 접근 방식에서 ML 알고리즘은 이전에 알려지지 않았거나 감지할 수 없었던 패턴을 발견하여 시간이 지남에 따라 지속적으로 성능을 향상시킬 수 있습니다.

머신러닝 알고리즘에는 일반적으로 4가지 유형이 있습니다. 각각에 대해 알아봅시다.

지도 학습에는 ML 시스템에 레이블이 지정된 데이터를 제공하는 것이 포함되며, 이는 고유한 변수가 서로 어떻게 연결되는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 새로운 데이터 포인트가 제공되면 시스템은 이 지식을 적용하여 예측과 결정을 내립니다.

지도 학습과 달리 비지도 학습에는 레이블이 지정된 데이터가 필요하지 않으며 여러 클러스터링 방법을 사용하여 레이블이 없는 방대한 양의 데이터에서 패턴을 감지합니다.

강화 학습은 에이전트의 행동에 대해 보상하거나 처벌함으로써 특정 상황에서 행동하도록 에이전트를 훈련시키는 것을 의미합니다.

전이 학습에는 이전 활동에서 얻은 지식을 사용하여 새로운 기술을 효율적으로 배우는 것이 포함됩니다.

이제 더 많은 이해를 돕기 위해 머신러닝의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

실제 사례를 통해 머신러닝을 더욱 명확하게 이해해 봅시다.

1. 이미지 인식: 기계 학습은 사진과 비디오에 적용되어 사물, 사람, 랜드마크 및 기타 시각적 요소를 인식합니다. Google 포토는 ML을 사용하여 이미지의 얼굴, 위치 및 기타 요소를 이해하여 편리하게 검색하고 분류할 수 있습니다.

2. 자연어 처리(NLP): NLP를 사용하면 기계가 인간처럼 언어를 해석할 수 있습니다. 예를 들어, 자동화된 고객 서비스 챗봇은 ML 알고리즘을 사용하여 텍스트를 이해하고 그 이면의 목적을 인식함으로써 쿼리에 안정적으로 응답합니다.

3. 음성 인식: ML은 컴퓨터가 음성 패턴을 이해할 수 있도록 하는 데 사용됩니다. 이 기술은 아마존의 알렉사, 애플의 시리 등 음성인식 애플리케이션에 활용된다.

4. 추천 엔진: 기계 학습 알고리즘은 데이터의 패턴을 식별하고 해당 패턴을 기반으로 제안합니다. 예를 들어 Netflix는 기계 학습 알고리즘을 적용하여 시청자에게 영화나 TV 프로그램을 제안합니다.

5. 자율주행차: 머신러닝은 자율주행차의 핵심이다. 물체 감지 및 내비게이션에 사용되어 자동차가 주변의 장애물을 식별하고 우회할 수 있도록 합니다.

이제 머신러닝에 대한 명확한 이해가 이루어지기를 바랍니다. 이제 인공지능(AI)을 탐구할 최적의 시기입니다. 그럼 더 이상 고민하지 말고 AI에 대해 살펴보겠습니다.

인공지능(AI)은 문제 해결, 선택, 패턴 인식 등 인간 지능의 능력을 복제하려는 기술의 한 유형입니다. 변화하는 상황과 새로운 지식을 예상하여 AI 시스템은 학습하고, 추론하고, 스스로 수정하도록 설계되었습니다.

AI 시스템의 알고리즘은 데이터 세트를 사용하여 정보를 얻고, 문제를 해결하고, 의사 결정 전략을 제시합니다. 이 정보는 센서, 카메라, 사용자 피드백을 포함한 다양한 소스에서 나올 수 있습니다.